வலுவூட்டல் கற்றல் (Reinforcement Learning) வர்த்தக உத்திகள் 2026

நிர்வாகச் சுருக்கம்: 2020 இல், "AI டிரேடிங்" என்பது ஒரு நேரியல் பின்னடைவு மாதிரியாக இருந்தது. 2026 இல், இதன் பொருள் Deep Reinforcement Learning (DRL). பங்குச் சந்தையை வீடியோ கேம் போல விளையாடும் தன்னாட்சி முகவர்களை நாங்கள் பயிற்றுவிக்கிறோம், லாபத்திற்காக அவர்களுக்கு வெகுமதி அளிக்கிறோம் மற்றும் டிரா டவுன்களுக்கு அவர்களைத் தண்டிக்கிறோம். PPO மற்றும் A2C அல்காரிதம்கள் HFT ஐ எவ்வாறு மாற்றியமைக்கின்றன என்பதை இந்த வழிகாட்டி விளக்குகிறது.

1. அறிமுகம்: விதிகளிலிருந்து வெகுமதிகள் வரை

ஒரு பாரம்பரிய போட் If/Then தர்க்கத்தில் செயல்படுகிறது: "RSI > 70 என்றால், விற்கவும்." ஒரு வலுவூட்டல் கற்றல் போட் வெகுமதி செயல்பாடுகளில் செயல்படுகிறது: "ஏற்ற இறக்கத்தைக் குறைக்கும் அதே வேளையில் போர்ட்ஃபோலியோ மதிப்பை அதிகரிக்கவும்."

இதை எப்படி அடைவது என்பதை போட் கண்டுபிடிக்கிறது. வலுவான காளை ஓட்டத்தில் RSI > 70 உண்மையில் ஒரு வாங்கும் சமிக்ஞை என்பதைக் கண்டறியலாம் - வெளிப்படையாக திட்டமிடப்பட்ட போட்கள் தவறவிடும் ஒரு நுணுக்கம்.

2. முக்கிய பகுப்பாய்வு: முகவர்-சுற்றுச்சூழல் வளையம்

2.1 கூறுகள்

1. முகவர் (Agent): AI வர்த்தகர் (Policy Neural Network).
2. சுற்றுச்சூழல் (Environment): சந்தை (ஆர்டர்புக், சமீபத்திய விலை வரலாறு, கணக்கு இருப்பு).
3. செயல் (Action): வாங்கவும், விற்கவும் அல்லது வைத்திருக்கவும்.
4. வெகுமதி (Reward): +1% (லாபம்) அல்லது -1% (இழப்பு).

2.2 2026 இன் அல்காரிதம்கள்

• PPO (Proximal Policy Optimization): "நம்பகமான ஒர்க்ஹார்ஸ்." OpenAI ஆல் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது ஆய்வை (புதிய விஷயங்களை முயற்சிப்பது) மற்றும் சுரண்டலை (வேலை செய்வதைச் செய்வது) சமநிலைப்படுத்துகிறது.
• Transformer-DRL: 2026 ஆம் ஆண்டு புதுமை, இதில் முகவர் குறிப்பிட்ட கடந்தகால நிகழ்வுகளில் கவனம் செலுத்த கவனப் பொறிமுறையைப் பயன்படுத்துகிறார் (எ.கா., "இந்த விபத்து 2020 போல இருக்கிறது").

3. தொழில்நுட்பச் செயலாக்கம்: வழக்கமான அமைப்பு

நாங்கள் பைத்தானில் stable-baselines3 மற்றும் gym-anytrading ஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.

# 2026 DRL Training Loop
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Create the Market Environment
env = gym.make('stocks-v0', df=bitcoin_data, frame_bound=(50, 1000), window_size=50)

# Initialize the PPO Agent
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Train for 1 Million Timesteps
print("Training AI Agent...")
model.learn(total_timesteps=1000000)

4. சவால்கள் & அபாயங்கள்: மிகைப்படுத்தல் (Overfitting)

நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மனப்பாடம் செய்வதில் மிகவும் சிறந்தவை.

• தீர்வு: செயற்கை தரவு ஊசி (Synthetic Data Injection). நாங்கள் ஆயிரக்கணக்கான "போலி" சந்தை காட்சிகளில் போட்டைப் பயிற்றுவிக்கிறோம், எனவே இது குறிப்பிட்ட வரலாற்றை அல்ல, பொதுவான கொள்கைகளைக் கற்றுக்கொள்கிறது.

5. எதிர்காலக் கண்ணோட்டம்: மல்டி-ஏஜெண்ட் ஸ்வார்ம்ஸ்

2027 க்குள், ஹெட்ஜ் நிதிகள் ஒரு சூப்பர்-போட்டை இயக்காது. அவர்கள் ஒரு Swarm ஐ இயக்குவார்கள்.

• முகவர் A (ஆக்கிரமிப்பு): பிரேக்அவுட் ஏற்ற இறக்கத்தை வேட்டையாடுகிறது.
• முகவர் B (பழமைவாத): விருப்பங்களுடன் ஹெட்ஜ்கள்.
• முகவர் C (மேலாளர்): சந்தை ஆட்சியின் அடிப்படையில் A மற்றும் B இடையே மூலதனத்தை ஒதுக்குகிறது.